자율 에이전트 데이터 방문
Source: Dev.to
This is a submission for the Google AI Agents Writing Challenge: Learning Reflections
Originally published on the FAIRLYZ Knowledge Base.
Google AI Agents Intensive Course
Google AI Agents Intensive Course (First 5DGAI)는 2025년 3월에 처음 공개되었으며, 2025년 11월에 (second 5DGAI) 다시 진행되어 개발자들에게 에이전트 시스템의 급속한 진화를 직접 체험할 수 있는 기회를 제공했습니다.
- First 5DGAI는 기본 역량에 초점을 맞췄습니다: 프롬프트 작성, 에이전트 훈련, Retrieval‑Augmented Generation (RAG)을 활용한 커스터마이징, 그리고 MLOps를 통한 배포. 참가자들은 모델을 파인‑튜닝하고 외부 지식 소스를 통합하여 에이전트 성능을 향상시키는 방법을 배웠습니다.
- Second 5DGAI(2025년 11월)는 크게 진화했습니다. 개발자들은 다른 에이전트와 도구를 관리할 수 있는 자율 에이전트를 구축하고, Agent Ops(ADK, Vertex AI, Kubernetes)를 통해 배포하는 방법을 교육받아, 실제 AI 배포의 복잡성이 증가하고 있음을 체감했습니다.
2025년 11월 Introduction to Agents White Paper(link)는 특히 Taxonomy of Agentic Systems(14–18페이지) 섹션에서 이러한 시스템을 이해하기 위한 보다 정형화된 프레임워크를 소개했습니다.
Taxonomy of Agentic Systems
2025년 11월 백서에 제시된 분류 체계는 에이전트 시스템을 다섯 가지 주요 레벨로 나눕니다:
Level 0: Core Reasoning System
사전 학습된 지식만을 활용하는 독립형 언어 모델.
(예: ChatGPT‑3, 2022–2023)
Level 1: Connected Problem‑Solver
실시간 데이터 조회와 외부 시스템(API, RAG 등)과의 상호작용을 위한 도구 접근 권한을 가짐.
(예: ChatGPT‑4, 2023, 플러그인, 브라우징, 코드 인터프리터 포함)
Level 2: Strategic Problem‑Solver
컨텍스트 엔지니어링 도입 — 다단계 계획, 선별된 정보, 복합 미션 수행.
(예: Gemini 1.5 Pro, GPT‑4 Turbo, 2024, 메모리 및 도구 체이닝 포함)
Level 3: Collaborative Multi‑Agent System
에이전트가 전문화된 서브‑에이전트에게 작업을 위임; 확장 가능하고 병렬적인 워크플로우.
(예: Google DeepMind 멀티‑에이전트 데모, OpenAI Dev Day 에이전트 프레임워크, 2024‑2025 말)
Level 4: Self‑Evolving System
에이전트가 스스로 새로운 에이전트/도구를 생성해 능력 격차를 메움.
(2025년 현재 검증된 사례는 없음)
Agents Use in Data Visitation and Security Concerns
에이전트가 민감한 데이터와 도구에 접근하게 되면서 보안이 핵심 이슈로 떠올랐습니다. Day 2 라이브‑스트림에서 Alex Wissner‑Gross는 위험성을 강조하며 다음과 같은 비전을 제시했습니다:
“나는 기업당 하나의 싱글톤 에이전트가 존재하고, 이 에이전트가 서브‑에이전트와 비밀을 공유하지만 외부에는 노출되지 않는 인터넷‑오브‑에이전트를 예상한다.”
백서는 도구 접근과 자율성이 유용성과 위험 사이의 미묘한 균형을 초래한다는 점을 경고하며, 특히 에이전트가 조직 경계를 넘어 작동할 때 위험이 커진다고 지적합니다.
Recommended Mitigation Strategies
- Role‑based access control for agents
- Audit trails for tool invocation and data access
- Memory partitioning to prevent leakage across tasks
- Prompt injection defenses via adversarial training and specialized security‑analyst agents
Final Thoughts
Google AI Agents Intensive Course는 기술적 진보를 반영함과 동시에 자율 시스템을 배포할 때 발생하는 윤리적·운영적 과제를 드러냅니다. 에이전트 인터넷으로 나아가는 과정에서 Taxonomy of Agentic Systems와 전문가들이 제안한 보안 모델은 매우 중요한 역할을 할 것입니다.
Tags: Autonomous Agents, Internet‑of‑agents (IoA), Multi‑Agent System, Secrets, Self‑Evolving System